פיוניר מסבירה למה חקירות ציות עובדות טוב יותר עם מערך של כמה סוכני AI ולא עם סוכן-על אחד
במאמר ב-Geektime INSIDER מתאר עידו לוסטיג, SVP Product לתחומי סיכונים, ציות ו-MIS בפיוניר, איך הצוות שלו משלב סוכני AI בחקירות ציות, בשלב שבו התראה עוברת לבדיקה אנושית אחרי שהכלים הקלאסיים לא הכריעו. לדבריו יש שתי מלכודות נפוצות: Fine-Tuning מאסיבי על אלפי תיקים היסטוריים, והעמסת מאות עמודי נהלים לתוך ה-Context Window. במקום סוכן-על אחד, פיוניר פירקה את החקירה לסוכנים ייעודיים, כל אחד עם פרומפט, כלים ומקורות מידע משלו: סוכן אימות עסק שסורק את אתר החברה, סוכן ניתוח פיננסי שבוחן את נתיבי הכספים, וסוכן מודיעין ורישיונות שמצליב נתונים מול רשמי חברות. המערכת בנויה בשלוש שכבות: סוכני תובנות, סוכן אורקסטרציה והערכת סיכונים, וסוכן שמנסח דוח חקירה עם המלצה לאנליסט. לבקרה הם מריצים את הסוכנים מול סט מקרים מתויג שהם לא ראו וחוזרים לגרסה קודמת אם הדיוק יורד מתחת לסף, דוגמים מקרים לבדיקה אנושית, משווים כמה הרצות של אותו מקרה כדי למדוד ודאות, ומתעדים כל תיקון של אנליסט כדי לשפר את הפרומפטים. ההחלטה הסופית נשארת אצל האנליסט האנושי.
מערכת אוטומציה · תאריך פרסום
פרסום המקור: · Geektime
